并行计算综述
姓名：尹航 学号：S131020012 专业：计算机科学与技术 摘 要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背
景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并
行编程环境与并行编程语言。
关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程
1. 前言
网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网
络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著
优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并
行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的
不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就
不必要购买昂贵的并行计算机。
目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件
环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系
统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金
资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程
序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。
近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方
法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制
造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应
用领域科学开创一个崭新的环境。
2. 并行计算简介[1]
2.1并行计算与科学计算
并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常
说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，
并行算法综述
摘 要：本文主要对并行算法的概念、设计等进行综述。首先概要的介绍有关并行算法的相关概念，接着详细的介绍并行算法的设计策略、设计方法等，最后对并行算法的前景做简单的分析讨论，并做总结。
关键词：并行算法；算法设计；设计策略；设计方法
中图分类号：tp393
随着计算机时代的到来，计算机的应用和开发主要延伸到社会的各个领域，无论是国家的经济科技还是生活教育等，都能看到计算机的身影。而高性能计算机的研究和开发更能直接体现出一个国家的经济科技水平，同时由于信息化国防建设也使得高性能计算机成为国防安全的宠儿。世界各国都在努力争夺高性能计算机的战略制高点，这也充分说明高性能计算机对于一个国家科技实力的重要性。计算机的发展迅速，从最初的电子管到现在大规模继承电路技术的应用，计算机的运算速度更快，功能也更加强大。当然，其关键因素就是并行算法，并行算法直接决定着计算机性能的高低，同时并行算法的发展程度也相当明显的显示出国家计算机科技水平的发达程度，是国家综合国力的一个体现。
1 并行算法
1.1 国内外研究现状
并行算法研究的高峰期在70、80年代。这一时期，涌现除了很多优秀的非数值并行算法，它们在整个并行算法研究历史上占据着非常辉煌的一页。90年代中期以后，并行算法的研究渐渐面向实际，内容也有所扩展。
近年来，并行算法的研究更是趋于实际应用中。比如：一种基于局部小型分布式存储架构的大规模fock矩阵建设的新的并行算法：rt并行算法；基于共享内存架构的节能性能权衡分析并行算法；在多核心cpu与gpu中基于块三角矩阵求解线性系统的并行算法；同构新的并行划分方法和巨人矩阵转置并行算法，等等。图像匹配的并行算法；面向异构体系结构的粒子输运并行算法；海量数据拟合并行算法；基于gpu的高性能并行算法；遥感数字影像中提取植被指数的并行算法；fermi架构下超声成像组织运动可视化并行算法；分布式水文模型的并行计算；声纳图像对比度增强的并行算法；大规模稀疏矩阵特征问题求解的并行算法；分布动载荷识别的并行算法，等等。
并行计算和分布式系统的设计
随着科技的不断发展，计算机系统的处理能力愈加强大。为了满足越来越复杂的应用需求，计算机系统开始采用并行计算和分布式系统的设计。并行计算是指将一个大问题分解成多个小问题并行处理，而分布式系统则是将系统中的硬件和软件分布在多个节点上，同时协调和管理这些节点。本文将介绍并行计算和分布式系统设计的原理、应用和挑战。
一、并行计算的原理
并行计算是利用多个处理器同时处理多个任务来提高计算速度的一种计算模式。它的原理是将一个任务划分成多个子任务，不同的处理器同时处理各自的子任务，最后将处理结果合并得到最终的结果。并行计算采用多核、分布式、集群等多种形式，可以大大提高计算效率。
并行计算的优点是提高计算效率和性能，缩短计算时间。与串行计算相比，它可以利用更多的处理器来处理任务，从而在更短的时间内完成计算任务。并行计算广泛应用于大数据分析、计算机模拟、机器学习等领域。
二、分布式系统的原理 分布式系统是将一个大型系统分解成多个子系统，并将这些子系统分布在不同的节点之间协同工作，共同完成一个任务的计算系统。分布式系统可以提高系统的可靠性、可扩展性和可用性。
分布式系统的优点是提高了系统的可靠性和可扩展性，可以更好地应对突发的访问量和故障，从而提高了系统的可用性。分布式系统系统广泛应用于云计算、分布式数据库、网站负载均衡等领域。
三、并行计算与分布式系统的应用
并行计算和分布式系统的设计广泛应用于大数据分析、人工智能、云计算等各个领域。比如人工智能中的深度学习，需要处理大量的训练数据，采用并行计算可以提高计算效率，缩短训练时间；云计算中的虚拟化技术，可以将一个大型的物理服务器虚拟化成多个虚拟机，分布式在多个节点上运行，提高了系统的可靠性和可扩展性，降低了成本。
四、并行计算与分布式系统的挑战
并行计算和分布式系统的设计也面临着一些技术挑战和难点。首先是系统的可扩展性和可靠性问题，如何在节点之间分布任务、协调工作、检测故障等是一个难点。其次是节点间通信的问题，节点之间的通信可能会产生延迟、阻塞等问题，影响系统的性能和可用性。最后是系统的安全性问题，如何保证节点之间的数据传输安全，防止恶意攻击等也是一个重要的问题。
高效并行计算平台的设计与实现
在高性能计算领域，高效并行计算平台是研究重点之一。高效并行计算平台可以提高计算效率，提高计算速度，实现快速高效的计算任务。但是，高效并行计算平台的设计和实现并不是一件简单的事情。需要考虑计算设备性能、数据传输、并行算法、软件开发等多个方面。本文将介绍高效并行计算平台的设计与实现。
一、并行计算的概念
并行计算是指将一个大型计算任务分成多个小任务，分配到多个计算节点上，同时处理多个任务，以提高计算效率和速度。并行计算可以采用多种并行方式，如多线程、多进程、分布式计算等。近年来，随着计算资源的不断增加和硬件技术的不断发展，高效并行计算平台越来越受到人们的重视。
二、高效并行计算平台的设计
1.计算节点的选择
计算节点是构成高效并行计算平台的基本单位，节点的性能决定了计算平台的性能。因此，在设计计算节点时需要考虑多个因素，如计算能力、内存大小、硬盘容量、网络带宽等。
2.并行算法的设计 并行算法是高效并行计算平台的核心。在设计并行算法时需要考虑多个因素，如任务分解、任务调度、数据传输、通信协议等。并行算法的选择和设计将直接影响计算效率和速度。
3.数据传输的优化
在高效并行计算平台中，数据传输是一个重要的问题。数据传输需要耗费时间和带宽，因此需要进行优化。优化数据传输可以采用多种方法，如数据压缩、网络协议优化、数据缓存等。
4.软件开发的规范性
软件开发的规范性对于高效并行计算平台的设计和实现至关重要。软件开发需要遵循相关的规范和标准，以保证软件的质量和可维护性。
三、高效并行计算平台的实现
在实现高效并行计算平台时，需要采用多种技术和工具。下面介绍几种常用的技术和工具。
1. MPI
MPI是一种用于分布式计算的通信协议，可以方便地实现并行计算。MPI可以实现节点间的通信和数据传输，是高效并行计算平台中常用的技术。
2. OpenMP OpenMP是一种用于多线程编程的技术，可以方便地实现共享内存并行计算。OpenMP可以将计算任务拆分成多个线程，实现并行计算。
